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北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型！聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计

先看看在HumanEval、MBPP和MultiPL-E三大主流评测集上的表现，它平均得分居然超过340亿参数的Codellama。

aiXcoder-7B 大模型

Agent：OpenAI的下一步，亚马逊云科技站在第5层

除了私有数据的集成和调用，在大模型应用落地的路上，最为底层的支撑，算力，也始终是一个百说不厌的话题。

开源模型

LLM微调经验&认知

模型一但学会中文后，一些指令微调数据集里没见过的中文词汇它竟然也可以理解和输出，这里有些惊奇。

LLM 大模型

大模型套壳祛魅：质疑套壳，理解套壳

比如，Llama 2 的研究人员在做微调时发现大部分第三方的 SFT 数据集多样性与质量都不足，因此他们自己构建了 27540 个高质量标注数据集，可以显著提高 SFT 的效果。

大模型套壳

人工智能大语言模型微调技术：SFT 、LoRA 、Freeze 监督微调方法

这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。

大模型微调

一个产品经理的大模型观察、反思与预测

） Scaling Laws：神经网络的大力出奇迹 · 随着模型大小、数据集大小和用于训练的计算浮点数增加

工作

重磅来袭！Llama中文社区开源预训练中文版Atom-7B大模型

因此，基于中文数据对Llama2模型进行预训练和微调十分必要。

大模型

ChatGPT写论文最强指令

请提供清晰的概述，并在可能的情况下，附上引用文献和相关数据以支撑这些结论。

ChatGPT 指令

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

+性能比较然而，不同的姿态估计数据集有不同的分布，简单通过单一模型来建模不同的姿态估计数据集会因为数据集之间的冲突造成各个数据集上的性能下降。

ViTPose+Transformer 身体姿态

M3E 可能是最强大的开源中文嵌入模型

M3E的数据集，模型，训练脚本，评测框架都开源。

开源模型

来自OpenAI应用研究主管关于Agent的万字长文-AI Agents介绍

为了避免过拟合，CoH添加了一个正则化项来最大化预训练数据集的对数似然。

Agent

AI 绘画新时代：ChatGPT + DALL-E 3

算法效率：尽管 MidJourney 拥有更多可能的数据集，但其质量相较于 OpenAI 仍显不足。

文生图图生图 chatGPT DALL-E

RLHF 在 Text2SQL 领域中的探索

图1 DB-GPT项目原生对话示意图 02 数据集公开的 Text2SQL 数据集比较多

Text2SQL RLHF

从⼤模型到 AI 应⽤落地，工程实现有多复杂?

私有化数据接⼊：持续更新与调整⼤模型都是通过公开可⽤的数据集进⾏预训练的，对单次输⼊

大模型

中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型，完全可商用

针对目前几乎没有公开语音多模态指令数据这一问题，基于公开数据集 WizardLM [9]、ShareGPT [10]、GPT-4-LLM [11] 构造语音 - 文本多模态指令数据集 LLaSM-Audio-Instructions

开源模型

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